Um estudo no oeste do Paraná mostrou que imagens do Sentinel-2 e IA conseguem mapear áreas de milho danificadas por geada antes da colheita. A técnica pode direcionar vistorias, reduzir incertezas e acelerar decisões do seguro agrícola.
A geada pode durar poucas horas, mas deixar semanas de prejuízo. Quando o frio extremo pega a lavoura em fase sensível, a grande dúvida vira “quanto se perdeu”, e como provar isso rápido para assistência técnica e seguro.
Um estudo testou, no oeste do Paraná, a combinação de imagens do Sentinel-2 e inteligência artificial para mapear danos por geada no milho de segunda safra em 2021. A proposta é transformar o “olhar do perito” em um mapa amplo e repetível, capaz de orientar vistorias e reduzir disputa na hora de estimar perdas.
Por que medir geada é tão complicado?
A geada não “queima” tudo por igual. Baixadas acumulam ar frio, talhões com umidade diferente reagem de outro jeito, e o estágio da planta muda o desfecho: em alguns casos, a lavoura morre; em outros, acelera a maturação e perde peso de grão. O resultado é um mosaico de danos, até dentro do mesmo município.
No Brasil, a avaliação ainda depende muito de levantamentos e visitas em campo, um processo caro e demorado, com margem para subjetividade quando o dano é parcial. A lógica do satélite é simples: se ele mostrar onde houve queda brusca de vigor, dá para priorizar a vistoria e ganhar tempo sem dispensar a validação presencial.
O que o satélite e a IA conseguem enxergar
O Sentinel-2 observa a Terra com 13 bandas espectrais e resolução que chega a 10–20 m, revisitando áreas em poucos dias. Isso permite acompanhar o “filme” do ciclo da lavoura e notar mudanças abruptas depois de uma madrugada de frio.
No estudo, o processamento foi feito no Google Earth Engine, uma plataforma em nuvem para analisar grandes volumes de imagens. Em termos simples, a IA aprende padrões para separar milho de outras coberturas e distinguir áreas saudáveis e estressadas ao comparar séries de índices antes e depois da geada. O fluxo pode ser resumido assim:
- selecionar imagens do período crítico e filtrar o que tem muita nuvem;
- mapear onde é milho e onde não é, usando calendário agrícola e assinaturas espectrais;
- procurar “quebras” de vigor após as datas de geada;
- conferir o mapa com dados de campo e ajustar o modelo.
A tecnologia, porém, não é mágica. Nuvens podem atrasar a primeira imagem útil, e dano leve ou parcial pode ser subestimado. No caso analisado, a geada mais forte (30 de junho) foi mais fácil de detectar do que a de maio; e há diferença entre mapa e sinistro porque pedidos de seguro podem cobrir o talhão inteiro mesmo com estrago desigual.
Como isso pode funcionar no Brasil na próxima geada
O ganho, na prática, é usar o mapa como triagem. Após a madrugada fria, um diagnóstico por satélite pode apontar onde o dano parece concentrado, ajudando seguradoras, cooperativas e órgãos estaduais a priorizar rotas de vistoria, coletar evidências e comunicar riscos com mais objetividade.
Para virar rotina, o desafio é padronizar critérios e manter transparência sobre o que o algoritmo “vê”, além de combinar sensores quando o céu fecha, inclusive radar, que enxerga através de nuvens.
Se bem implementada, essa ponte entre espaço e chão tende a reduzir incertezas, direcionar equipes e acelerar decisões com mais justiça na prática.
Referência da notícia
GEEadas: GEE-based Automatic Detection of Adverse-frost Stress. 17 de novembro, 2025. Cháves, M., et al.
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